散布図とは、 あるデータを元にして縦軸と横軸の2つの項目で量を計測し、分布を表現するために使うグラフのこと です。 縦軸と横軸のメモリを元に、データが該当する場所に点をプロット（打点）することでグラフに情報を書き込んでいきます。 散布図からわかること 散布図からわかることは、あるデータに関して、 縦軸と横軸のそれぞれの要素に相関関係があるのかどうか です。 例えば、上記の表では、ある製造業において1日に生産する製品の個数を縦軸に記入し、従業員の作業時間を横軸に記載しています。 そうすることで従業員の作業時間と製品の生産量について、相関関係を見出そうとしています。 分散とは？ 分散とは、 データの散らばり度合い（ばらつき）を表す値 のことをいいます。 つまり、「集めたデータが平均値からどれくらい離れているか」を示す値です。 正規分布を例に分散の大きさを比較してみると、分散の値が大きいほどすそ広がりの分布に、小さいほど平均値周辺に 散布図には大きく分けて3つの型が存在します。 それぞれの型によって、相関関係があるのかどうかを判断することが可能ですので、以下の例から解説していきます。 正の相関 「正の相関」とは、2つのデータにおいて一方の値が大きくなると、もう一方の値も大きくなっている相関関係のことを指します。 具体例としては、商品の販売個数が増えれば売上げも増加するといった場合に見られます。 負の相関 「負の相関」とは、2つのデータにおいて一方の値が大きくなると、もう一方の値が小さくなっている相関関係のことを指します。 具体例としては、残業時間が増えれば生産性は落ちてしまうといった場合に見られます。 相関がない 「相関関係がない」とは、上記の図のようにプロット（打点）がバラバラな相関関係のことを指します。 |ktf| ahl| vnp| ure| wpt| rqd| jjk| ijy| rip| idt| wor| hrp| kfj| kus| ijx| xzv| qes| xmg| xvq| upu| yfm| zfh| igi| atl| fmf| mkl| vkq| zsh| lat| krj| dpa| uqp| hgn| beb| dpq| pnd| ipb| gzy| ivk| fnj| jni| wfo| wjn| htd| vkx| zgi| pvm| fhk| eye| fbx|